Tipos de muestras Probabilísticas y No probabilísticas

Video Quiz

Conoce el nombre de cada tipo de muestra

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Dupliquer

Créer un défi

Imprimer le PDF

À propos de Video Quiz

cultura general

metodologia de investigación

muestreo no probabilístico

aleatoriedad

muestreo probabilistico

26 fois fait

Créé par

Consuelo Lemus

Mexico

Top 10 résultats

1

Ouviert Gonzalez Victor Ariel

8 Octobre 2024

13:37

temps

83

but
2

Victoria Sereno

8 Octobre 2024

14:10

temps

67

but

Voulez-vous apparaître dans le Top 10 de ce jeu?

Connectez-vous

pour vous identifier.

Créez votre propre jeu gratuite à partir de notre créateur de jeu

Créez video quiz

Affrontez vos amis pour voir qui obtient le meilleur score dans ce jeu

Créer un défi


Tipos de muestras Probabilísticas y No probabilísticasVersion en ligne Conoce el nombre de cada tipo de muestra par Consuelo Lemus 1 ¿Cuál criterio determina que mi muestreo llegue a ser probabilístico? a En la posibilidad de seleccionar por conveniencia los elementos, las personas o instituciones de tu estudio b En la posibilidad de intercalar los elementos, las personas o instituciones de tu estudio c En la posibilidad de seleccionar aleatoriamente los elementos, las personas o instituciones de tu estudio d En el tamaño de la muestra 2 ¿Por qué en un muestreo probabilístico se prefiere una muestra grande a una pequeña? a Entre más grande sea la muestra se tendrán menos características b Entre más grande sea la muestra se tendrá más probabilidad de selección c Por las fórmulas de muestreo d Entre más grande sea la muestra se tendrán menos errores de inferencia 3 ¿Cómo puedes seleccionar una muestra probabilística aleatoria simple? a Listando todos los elementos de una población y descartando opciones b Listando todos los elementos de una población y elegirlos usando una tómbola o números aleatorios c Restando los números aleatorios a la probabilidad d Listando todos los elementos de una población y seleccionando los más afines a la investigación 4 ¿Qué significa "estratificar" la población en un muestreo? a Dividir la población en subgrupos más pequeños b Clasificar aleatoriamente las probabilidades c Dividir la población en alto, medio y bajo d Dividir la población de menos a más 5 A partir de lo escuchado sobre muestra probabilística por conglomerados ¿Cuál es la diferencia entre "estrato" y "racimo"? a El estrato divide la población y el racimo suma la población b El estrato divide la población en grupos homogéneos y el racimo selecciona sólo algunas características de la población, es heterogéneo c El estrato hace grupos y el racimo hace equipos d El estrato y el racimo son iguales 6 ¿Qué tipo de muestreo NO PROBABILÍSTICO es el que selecciona a los participantes con base en el objetivo de la investigación? a El muestreo Propositivo b El muestreo Por Coutas c El muestreo Por Conveniencia d El muestreo Por Referencias o Bola de Nieve Explicación 1 Según Hernández-Sampieri, et al., (2014), en las muestras probabilísticas, "todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y los resultados pueden generalizarse con un margen de error conocido". 2 Cuando trabajamos con muestras probabilísticas, el objetivo es que los resultados obtenidos a partir de la muestra sean representativos de la población completa. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más cerca estarán las estimaciones (por ejemplo, la media, la proporción) de los verdaderos valores poblacionales. En términos estadísticos, esto reduce el error estándar. Según Hernández, Fernández y Baptista (2014), "una muestra pequeña puede no capturar toda la variabilidad de la población, lo que lleva a un mayor margen de error en las conclusiones". 3 La muestra aleatoria simple "es un procedimiento en el cual cada elemento de la población tiene la misma oportunidad de ser seleccionado en la muestra" (Hernández-Sampieri, et al., 2014). Ejemplo: Seleccionar al azar 10 estudiantes de una lista de 100 mediante un generador de números aleatorios. 4 La muestra estratificada "consiste en dividir la población en estratos o subgrupos y seleccionar aleatoriamente a partir de cada uno de ellos para garantizar que la muestra refleje la estructura de la población" (Kerlinger, 2002). Ejemplo: Si la población estudiantil tiene tres carreras, primero calculas la muestra por cada una de las carreras y posteriormente seleccionas aleatoriamente a los estudiantes de cada una de ellas. 5 La diferencia clave entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados radica en cómo se agrupa y selecciona a los miembros de la población. Muestreo estratificado: Se divide la población en estratos homogéneos y se selecciona una muestra de cada estrato. Ideal para asegurar que todos los subgrupos importantes estén representados en el estudio. Muestreo por conglomerados: Se divide la población en conglomerados heterogéneos y se seleccionan conglomerados completos para el estudio. Es más conveniente cuando se trabaja con poblaciones dispersas o grandes, y es más económico y fácil de aplicar en estudios amplios. 6 Según Hernández-Sampieri, et al., (2014), en las muestras no probabilísticas, "la selección de los elementos depende de criterios subjetivos del investigador, y no es posible determinar la probabilidad de que un elemento sea elegido".

Tipos de muestras Probabilísticas y No probabilísticasVersion en ligne

Conoce el nombre de cada tipo de muestra

¿Cuál criterio determina que mi muestreo llegue a ser probabilístico?

En la posibilidad de seleccionar por conveniencia los elementos, las personas o instituciones de tu estudio

En la posibilidad de intercalar los elementos, las personas o instituciones de tu estudio

En la posibilidad de seleccionar aleatoriamente los elementos, las personas o instituciones de tu estudio

En el tamaño de la muestra

¿Por qué en un muestreo probabilístico se prefiere una muestra grande a una pequeña?

Entre más grande sea la muestra se tendrán menos características

Entre más grande sea la muestra se tendrá más probabilidad de selección

Por las fórmulas de muestreo

Entre más grande sea la muestra se tendrán menos errores de inferencia

¿Cómo puedes seleccionar una muestra probabilística aleatoria simple?

Listando todos los elementos de una población y descartando opciones

Listando todos los elementos de una población y elegirlos usando una tómbola o números aleatorios

Restando los números aleatorios a la probabilidad

Listando todos los elementos de una población y seleccionando los más afines a la investigación

¿Qué significa "estratificar" la población en un muestreo?

Dividir la población en subgrupos más pequeños

Clasificar aleatoriamente las probabilidades

Dividir la población en alto, medio y bajo

Dividir la población de menos a más

A partir de lo escuchado sobre muestra probabilística por conglomerados ¿Cuál es la diferencia entre "estrato" y "racimo"?

El estrato divide la población y el racimo suma la población

El estrato divide la población en grupos homogéneos y el racimo selecciona sólo algunas características de la población, es heterogéneo

El estrato hace grupos y el racimo hace equipos

El estrato y el racimo son iguales

¿Qué tipo de muestreo NO PROBABILÍSTICO es el que selecciona a los participantes con base en el objetivo de la investigación?

El muestreo Propositivo

El muestreo Por Coutas

El muestreo Por Conveniencia

El muestreo Por Referencias o Bola de Nieve

Explicación

Según Hernández-Sampieri, et al., (2014), en las muestras probabilísticas, "todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y los resultados pueden generalizarse con un margen de error conocido".

Cuando trabajamos con muestras probabilísticas, el objetivo es que los resultados obtenidos a partir de la muestra sean representativos de la población completa. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más cerca estarán las estimaciones (por ejemplo, la media, la proporción) de los verdaderos valores poblacionales. En términos estadísticos, esto reduce el error estándar. Según Hernández, Fernández y Baptista (2014), "una muestra pequeña puede no capturar toda la variabilidad de la población, lo que lleva a un mayor margen de error en las conclusiones".

La muestra aleatoria simple "es un procedimiento en el cual cada elemento de la población tiene la misma oportunidad de ser seleccionado en la muestra" (Hernández-Sampieri, et al., 2014). Ejemplo: Seleccionar al azar 10 estudiantes de una lista de 100 mediante un generador de números aleatorios.

La muestra estratificada "consiste en dividir la población en estratos o subgrupos y seleccionar aleatoriamente a partir de cada uno de ellos para garantizar que la muestra refleje la estructura de la población" (Kerlinger, 2002). Ejemplo: Si la población estudiantil tiene tres carreras, primero calculas la muestra por cada una de las carreras y posteriormente seleccionas aleatoriamente a los estudiantes de cada una de ellas.

La diferencia clave entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados radica en cómo se agrupa y selecciona a los miembros de la población. Muestreo estratificado: Se divide la población en estratos homogéneos y se selecciona una muestra de cada estrato. Ideal para asegurar que todos los subgrupos importantes estén representados en el estudio. Muestreo por conglomerados: Se divide la población en conglomerados heterogéneos y se seleccionan conglomerados completos para el estudio. Es más conveniente cuando se trabaja con poblaciones dispersas o grandes, y es más económico y fácil de aplicar en estudios amplios.

Según Hernández-Sampieri, et al., (2014), en las muestras no probabilísticas, "la selección de los elementos depende de criterios subjetivos del investigador, y no es posible determinar la probabilidad de que un elemento sea elegido".